Почему SVM с ядром может классифицировать нелинейные задачи?

SVM с ядром может классифицировать нелинейные задачи, потому что он отображает входные данные в пространство более высокой размерности (пространство признаков), где может выполняться линейная классификация. www.geeksforgeeks.org

Это преобразование позволяет фиксировать нелинейные взаимосвязи в исходных данных с использованием линейных методов в пространстве объектов. www.geeksforgeeks.org

Как это работает: функция ядра неявно отображает точки данных из исходного пространства объектов в пространство большей размерности, где становится возможным линейное разделение. www.geeksforgeeks.org Применяя выбранную функцию ядра к точкам данных, получают представление в пространстве ядра, где линейная гиперплоскость может эффективно разделять классы. www.geeksforgeeks.org Это преобразует нелинейную задачу в исходном пространстве в линейную задачу в пространстве ядра. www.geeksforgeeks.org

Таким образом, SVM с ядром создаёт дополнительное измерение, на которое линейно несепарабельные изначально данные проецируются, и на этом дополнительном измерении их проекции становятся линейно сепарабельными. yandex.ru